大学毕业论文—基于数据挖掘的国际贸易客户流失的预测分析.doc

目 录 1 前言………………………………………………………………………………21.1 设计背景………………………………………………………………………21.2 数据挖掘简介…………………………………………………………………21.3 决策树ID3和C4.5算法简介……………………………………………… 3 2 客户数据训练集的预处理………………………………………………………32.1 选择训练集……………………………………………………………………42.2 去除训练集的冗余数据………………………………………………………4 2.3 训练集中连续值的离散化……………………………………………………4 3 结合信息增益和信息增益率进行决策树归纳…………………………………63.1计算对D中元组分类所需的期望信息………………………………………63.2计算每个属性的期望信息需求（即信息熵）………………………………7 3.3 计算每个属性的信息增益率………………………………………………14 4 构建决策树……………………………………………………………………164.1 构建根节点决策树…………………………………………………………164.2 构建最终决策树……………………………………………………………175 客户群流失的预测和分析……………………………………………………17 6 总结……………………………………………………………………………18 结束语……………………………………………………………………………18 致谢………………………………………………………………………………18 参考文献…………………………………………………………………………18 附录………………………………………………………………………………19 基于数据挖掘的国际贸易客户流失的预测分析 摘要：企业客户流失是一个企业最大的损失，但大部分企业并未找到一个切实有效的方法来解决这个问题，文章从数据挖掘角度，利用关联规则对国际贸易客户流失的预测进行一些分析，找出流失率比较高的并有价值的客户群体的特点，为企业提供一些具体策略来减少客户流失，最终获得较大的经济效益！ 关键词：数据挖掘 客户流失 决策树 ID3算法 c4.5算法 离散化 Abstract：Loss of business customers are the biggest loss of an enterprise, but most enterprises have Nt found an effective way to solve this problem, data mining article from the point of view, the use of association rules on international trade the loss of customers to conduct some analysis of the prediction to identify the loss of relatively high rate and valuable characteristics of client groups, providing a number of specific strategies to reduce the loss of customers, and ultimately the ecoNmic benefits of a larger. Keywords: Data Mining,The loss of customers, Decision Tree, ID3 algorithm,c4.5 algorithm, Discretization 1 前言 1.1 设计背景 随着中国加入世贸组织，互联网信息化高速发展带来的机遇，有着越来越多的企业或者个人）参加到国际贸易当中并从中获利，在营销和推广的手段的多元化的同时，客户群成了一个非常不稳定的群体，商人无非重视的是个利字，那么这些客户群很有可能会流向竞争对手那里，那么如何提升公司客户群的忠诚度就成为了首要解决的问题，为了满足外贸企业和外贸soho对客户流的需求以及掌控，由于数据量的复杂，也就非常有必要开发一个基于数据挖掘的国际贸易客户流失数据预测处理系统来来管理客户数据和预防客户的流失，这样不仅可以及时检测到客户的流失动向和原因，而且也为外贸企业外贸soho提供了更加快捷的方式来尽量减少客户端流失。 1.2 数据挖掘简介 数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术的